мир после США
Обсуждаем в комментариях разницу между стреляным воробьём и расстрелянным. Людям обидно за США, я их понимаю. Рушится голубая (в хорошем смысле) мечта о непокорных ковбоях, по всякому поводу метко стреляющих от бедра.
Я прожил половину жизни при тоталитаризме, в 90-е думалось что зря. Бессмысленный жизненный опыт. Обидно. Десять лет назад, когда ( Read more... )
идея в 1969, первая почти совсем работающая имплементация 1989, начало практического применения 2012
>>> задача распознавания ... и ее решение только с помощью нейросети - принципиально ненадежное
Распознает то, на что натренировано значительно надежнее чем человек.
Например, рак на маммограме распознает лучше самого крутого специалиста из числа кожаных мешков в белых халатиках :))) Ну, или физиономию в толпе.
И на 2+ порядка лучше чем любой другой известный способ распознавания изображений
>>>торможение автопилота Гугла при виде велосипеда, укрепленного на велобагажнике сзади впереди идущей машины
Дык, обучать надо. Показать сеточке на наборе примеров что такие подвешаные велосипеды угрозы не представляют - она и обучится. Потом тормозить не будет.
Все как у людей - необученый персонал часто ошибается, после обучения ошибается реже.
>>>Другой недавний казус - незначительное и незаметное для водителя изменение дорожного знака хулиганами
Это да, если знать как то можно и хакнуть.
Нужно отметить, что не любое незаметное изменение введет сетку в ступор, а очень тщательно посчитаное.
Если пытаться обмануть сетку случайным образом подкрашивая/царапая этот знак, то вероятность надуть сеть в раёне 0.000000000000000001
Это была хакерская атака основанная на знании интимных деталей как именно та самая нейронная сетка распознает подобные знаки. Несколько едва заметных пятнышек в строго определенных местах собьют именно эту сеть с понталыку.
Это как сказать что кодовый замок на 24 цифры весьма ненадежный потому что хулиганы его вскрыли на раз. А как вскрыли??? Да они просто узнали какой у того замка код: 568741256987452158965234
:)))
>>>это результат многократно повторенного попадания пальцем в небо.
Все как у людей.
except многие люди необучаемы.
Reply
Reply
ВСЕ современные (10 лет и меньше) практические системы распознавания изображений, звука и прочих паттернов работают ТОЛЬКО на нейронных сетях и никак иначе.
Лучший алгоритмический распознаватель при распознавании картинок дает порядка 75% верных ответов.
Типичная нейронная сетка распознает то, чему она обучена с точностью 99..99.7%.
Если, например, обучить нейронную сеть распознавать различные сорта картошки, то она будет это делать быстрее и точнее чем самый быстрый и опытный ботаник, специализирующийся на картошке.
Для этого надо взять одну из известных моделей и за несколько часов ее обучить. Самое сложное это приготовить обучающие картинки - их должно быть много.
Алгоритмы распознаванита разных фич (feature) распознаваемых обьектов (сортов картошки) надо будет вручную писать и отлаживать месяцами.
Это вторая причина по которой алгоритмические распознаватели никто больше не использует.
Reply
Leave a comment